人体运动风格转换技术可以将普通的人体运动序列转化成具有特定运动风格的运动序列。它综合利用了运动数据的编辑与重用技术。针对传统方法存在的需要分割等繁琐的前置操作、输出的新运动不够自然协调等问题,结合深度学习网络提出了一种基于深度卷积自编码器的人体运动风格转换模型。该模型可以准确地提取出运动数据的内容特征和风格特征,通过在隐层单元施加约束进行运动编辑,最后生成风格转移后的新运动序列。实验结果表明,该模型具有良好的风格转换效果。
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